from langchain_community.llms import Tongyi
from langchain.prompts import ChatPromptTemplate


def generate_name(species):
    # 定义模板
    message = [
        ("system",
         "你是一位经验丰富的高级评价师，擅长从多个角度分析并给出中肯的评价。"),
        ("human",
         "你将接收一组数据：{species}，根据这些反馈数据，你需要分析整体情况判断好评（A）、中评（B）和差评（C）")
    ]

    # 实例化模板类
    chartmp = ChatPromptTemplate.from_messages(message)
    # 格式化消息，传递实际数据
    prompt = chartmp.format_messages(species=species)
    print("Formatted Prompt: ", prompt)
    # 实例化通义大模型
    tongyi = Tongyi()
    # 调用通义大模型获取返回结果
    ret = tongyi.invoke(prompt)
    print("Model Response: ", ret)

    return ret


if __name__ == '__main__':
    # 传入包含好评、中评和差评的数据
    # 调用反馈分析函数
    generate_name("产品质量一般，有些小瑕疵，但整体还可以接受。")
